C1酯酶抑制剂是人血的正常成分,是丝氨酸蛋白酶抑制剂(SERPINS)之一。C1酯酶抑制剂的主要功能是调节补体和内在凝结(接触系统)途径的激活。C1抑制剂还调节纤溶系统。这些系统的调节是通过蛋白酶和抑制剂之间的复合物形成进行的,从而导致C1抑制剂的消耗和消耗。
HAE can be treated by Berinert (Human C1 Esterase Inhibitor), Cinryze (Human C1 Esterase Inhibitor), Haegarda (Human C1 Esterase Inhibitor), Kalbitor (Ecallantide), Firazyr (Icatibant), Sajazir (Icatibant), Ruconest (Recombinant C1 Esterase Inhibitor), Takhzyro (lanadelumab-flyo)或Orladeyo(berotralstat)每个FDA都批准减少水肿症状。Berinert,Cinryze,Haegarda和Ruconest Treate Hae通过替换人类C1酯酶抑制剂缺陷。Kalbitor通过抑制血浆kallkrein来治疗HAE攻击,该血浆kallkrein裂解高分子量吉诺原,并导致缓激肽释放。firazyr,sajazir和通用iCatibant抑制了肌蛋白结合B2受体。takhzyro是一种血浆kallikrein抑制剂(单克隆抗体)。Orladeyo是一种口服Kallikrein抑制剂。Orladeyo是一种口服Kallikrein抑制剂。
方法论和理论方向:已进行体外、体内和人体临床试验,以评估 ABB C1 对训练免疫力、保护肠道屏障功能和增强疫苗接种效果的影响。体外研究侧重于评估在没有或存在 ABB C1 的情况下 TEER 作为肠道屏障功能的测量。体内研究评估了 ABB C1 刺激小鼠外周血单核细胞、白细胞和腹膜巨噬细胞吞噬的能力,并与已知 β-葡聚糖的阴性对照和两个阳性对照(n = 10 只小鼠/组)进行了比较。这项随机和安慰剂对照临床研究招募了 70 名患者,他们接种了流感疫苗或 Covid-19 疫苗,并补充了 30 天的 ABB C1 或安慰剂。评估了对疫苗接种的免疫反应,以及临床状态和 ABB C1 的安全性和耐受性。发现:ABB C1 在单层细胞自发形成 3 周后,TEER 有所增加,同时在受到大肠杆菌攻击时,上皮细胞不会受到破坏。与对照组相比,ABB C1 显著刺激了吞噬作用,与阳性对照相比,效果更佳。一项人体临床研究发现,ABB C1 是安全的,它改善了对流感和 Covid-19 疫苗的免疫反应、循环中硒和锌的水平,并加速了疫苗接种后抗体的产生。
摘要三氧化铀UO 3具有弯曲的铀酰,UO 2 2+的T形结构,由赤道Oxo协调,O 2-。阳离子UO 3 +的结构相似,但具有赤道oxyl,o• - 。中性和阳离子铀三氧化物由硝酸盐协调的。CID的硝酸铀酰,[UO 2(NO 3)3] - (复杂的A1),消除了2号no 2以产生硝酸盐配位的UO 3 +,[UO 2(o•)(o 3)2] - (b1),它弹出3号no 3以在[uo 2(o 2(o)(否3)(否3)(c1)中,它会产生3号。最后,C1与H 2 O相关联,以在[UO 2(OH)2(no 3)]](D1)中提供氢氧化物。B1,C1和D1的IRMPD IRMPD证实了由硝酸盐配合的铀酰和以下配体:(b1)自由基Oxyl O• - ; (C1)Oxo O 2-; (d1)两个羟基,哦 - 。 由于硝酸盐是二齿,赤道配位为A1中的六个,B1中的五个,D1中的四个,C1中的四个。 低坐标C1中的配体充血表明轨道定向键合。 C1中赤道氧的水解体现了UO 3中的反式反式影响,UO 3中是铀酰,带有惰性的轴向氧和反应性赤道甲氧蛋白。 铀酰ν3ir频率表示以下供体排序:o 2- [最佳供体] >> o• - > oh--> oh-> no 3-。IRMPD证实了由硝酸盐配合的铀酰和以下配体:(b1)自由基Oxyl O• - ; (C1)Oxo O 2-; (d1)两个羟基,哦 - 。由于硝酸盐是二齿,赤道配位为A1中的六个,B1中的五个,D1中的四个,C1中的四个。低坐标C1中的配体充血表明轨道定向键合。C1中赤道氧的水解体现了UO 3中的反式反式影响,UO 3中是铀酰,带有惰性的轴向氧和反应性赤道甲氧蛋白。铀酰ν3ir频率表示以下供体排序:o 2- [最佳供体] >> o• - > oh--> oh-> no 3-。
键长AG1-C1 2.054(10)C1-K1和3,468(11)AG1-O1 2.070(11)K1-N1 IV 2.823(9)K1-N1 2.824(9)K1-N1(9)K1-N1和2.906和2.906(9)K2-N1 2.868(8)2.868(8)O1-H1 0.84(10)和1 N.84(10)和1.2.054(10) 2,906(9)AG1-O1-OII 2.070(11)K1-N1 V 2.823(9)键角N1-C1-AG1 175.6(10)N1 VII-K1-K1-K2 42.05(16)N1-C1-C1-K1-K2 51.K2 51.8(6)N1 I -K1 I -K1-K1-K1-K2 89。-k1-ag1-k1-K1-K1-K1-K1-K1-K2 125.0-K2 125.0-K2 125.0( 94.4(2)N1-C1-K1和51.7(7)C1 VII -K1-K2 51.32(17)AG1-C1-K1和126.0和126.0(4)C1 VI -K1-K1-K2 119.9(2) 83.8(2)C1 II -AG1-O1 110.5(3)N1 XII -K2-N1 96.2(2)O1-AG1-O1 III 116.2(11)C1-K2-K1 K1 XI。 139.0(9)N1 IV -K1-N1 V 98.4(2)C1-N1-K2 110.1(8)N1 IV -K1-N1 VI 83.9(3)K1-N1-K1 I 96.3(2)N1-K1-K1-K1-C1和98.8(3)K2-N1-K1和98.8(3)K2-N1-K1和95.2(3)n5.2(3)vi.1 v-1 v-k1(3)
[J1] M. P. Bonkile和V. Ramadesigan,“使用基于物理的电池模型在独立的PV-Battery Hybrid Systems中使用基于物理的电池模型”,《储能杂志》,23,258-268,2019。[J2] M. P. Bonkile和V. Ramadesigan,“基于PV-Battery Hybrid Systems的物理模型:热管理和降解分析”,《储能杂志》,31,1014585,2020。[J3] M. P. Bonkile,A。Awasthi,C。Lakshmi,V。Mukundan和V.S.ASWIN“汉堡方程式的系统文献评论以及最近的进步”,Pramana-of Physics,90,69,2018。[J4] M. P. Bonkile,A。Awasthi和S. Jayaraj,“有或没有Hopf-Cole转换的汉堡方程的比较数值调查”,国际融合计算杂志,2(1),54-78,2016。[b1] M. P. Bonkile,A。Awasthi和S. Jayaraj,“基于用于修改的凯勒盒子方案的数值模拟:不稳定的粘性汉堡方程”,数学分析,应用程序及其应用及其应用及其应用程序,Springer(143)565-575-575,2015,M.P.15,2015 c1 [c1] [C1] [C1] [C1] [C1] [C1] [C1] [C1] [C1] [C1]] “ PV-Wind-Battery混合动力系统:使用P2D电池模型的电力管理控制策略”,第236电化学协会(ECS)会议,美国亚特兰大,2019年。[C2] M. P. Bonkile,V。Ramadesigan和S. Bandyopadhyay,“使用基于物理的电池模型在具有不确定性的混合动力系统中使用基于物理的电池模型”,第236届ECS会议,Atlanta USA,2019年。[C4] M. P. Bonkile,V。Ramadesigan和S. Bandyopadhyay,“使用基于物理模型的储能设计在独立的PV-Battery Hybrid Systems中使用物理模型”,印度印度Pandit Deendayal Petroleum University,Icteta 12 The Icteta,2019年,2019年。[C3] M. P. Bonkile和V. Ramadesigan,“使用基于物理的电池模型的独立光伏电池式混合系统建模”,第2届国际国际大会在印度的大规模可再生能源集成在印度和可再生能源部,印度新德尔希,2019年,印度和可再生能源部的大规模可再生能源整合。[C5] M. P. Bonkile,K。S。Pavan和V.Ramadesigan,“使用基于物理的电池模型的独立PV玻璃系统模拟”,计算科学研讨会,印度科学研究所(IISC)印度,2017年,2017年。[C6] M. P. Bonkile,A。Awasthi和S. Jayaraj,“基于与时间依赖边界条件的不稳定,二维的二维不同使用方程的隐式方案的数值研究”,第61 ISTAM,Vellore India,2016年。[C7] M. P. Bonkile,A。Awasthi和S. Jayaraj,“在Unsteady Burgers'方程式上的高阶时间集成算法的数值实施”,ICMMCS,印度技术学院Madras India India India,2014年,2014年。[C8] M. P. Bonkile,A。Awasthi和S. Jayaraj,“通过Mol on Mol on Steady Burgers'方程式实施了第四阶订单时间集成公式的数值”,印度ISTAM 59,2014年,ISTAM,2014年。
[1] Naess IA、Christiansen SC、Romundstad P、Cannegieter SC、Rosendaal FR、Hammerstrom J。静脉血栓形成的发病率和死亡率:一项基于人群的研究。J Thromb Haemost。2007;5:692-9。[2] Arshad N、Isaksen T、Hansen JB、Braekkan SK。从一般人群中招募的大型队列中静脉血栓栓塞症发病率的时间趋势。Eur J Epidemiol。2017;32:299-305。[3] Winter MP、Schernthaner GH、Lang IM。静脉血栓栓塞症的慢性并发症。J Thromb Haemost。2017;15:1531-40。 [4] Schulman S、Lindmarker P、Holmstrom M、Larfars G、Carlsson A、Nicol P、Svensson E、Ljungberg B、Viering S、Nordlander S、Leijd B、Jahed K、Hjorth M、Linder O、Beckman M. 首次静脉血栓栓塞症发作后用华法林治疗 6 周或 6 个月 10 年的血栓后综合征、复发和死亡。J Thromb Haemost。2006;4:734-42。[5] Klok FA、van der Hulle T、den Exter PL、Lankeit M、Huisman MV、Konstantinides S. 肺栓塞后综合征:肺栓塞慢性并发症的新概念。血液评论。2014;28:221-6。 [6] Jorgensen H、Horvath-Puho E、Laugesen K、Braekkan S、Hansen JB、Sorensen HT。丹麦发生静脉血栓栓塞症后永久性工作相关残疾养老金的风险:一项基于人群的队列研究。PLoS Med。2021;18:e1003770。[7] Cushman M。静脉血栓形成的流行病学和风险因素。Semin Hematol。2007;44:62-9。[8] Lijfering WM、Rosendaal FR、Cannegieter SC。静脉血栓形成的危险因素——从流行病学角度看目前的认识。Br J Haematol。2010;149:824-33。 [9] Kearon C、Ageno W、Cannegieter SC、Cosmi B、Geersing GJ、Kyrle PA。抗凝控制和血栓性疾病预测与诊断变量小组委员会。将患者分为诱发性或非诱发性静脉血栓栓塞症:ISTH SSC 指导。J Thromb Haemost。2016;14:1480 – 3。https://doi.org/10.1111/jth.13336 [10] Christensen DM、Strange JE、Phelps M、Schjerning AM、Sehested TSG、Gerds T、Gislason G。2005 年至 2021 年丹麦心肌梗死发病率的年龄和性别特定趋势。动脉粥样硬化。 2022;346:63-7。[11] Sulo G、Igland J、Vollset SE、Ebbing M、Egeland GM、Ariansen I、Tell GS。挪威急性心肌梗死发病趋势:使用 CVDNOR 项目的国家数据对 2014 年进行更新分析。Eur J Prev Cardiol。2018;25:1031-9。[12] Munster AM、Rasmussen TB、Falstie-Jensen AM、Harboe L、Stynes G、Dybro L、Hansen ML、Brandes A、Grove EL、Johnsen SP。不断变化的形势:2006-2015 年静脉血栓栓塞症住院患者发病率和特征的时间趋势。Thromb Res。2019;176:46-53。 [13] Ghanima W、Brodin E、Schultze A、Shepherd L、Lambrelli D、Ulvestad M、Ramagopalan S、Halvorsen S。2010-2017 年挪威静脉血栓栓塞的发病率和患病率。血栓研究。 2020;195:165 – 8 。 [14] 万德尔 P,福斯伦德 T,Danin Mankowitz H, Ugarph-Morawski A, Eliasson S, Braunschwieg F, Holmstrom M. 2011-2018 年斯德哥尔摩静脉血栓栓塞症:人口统计学研究。《血栓溶解杂志》。2019;48:668 – 73。
石油和石油资源的开采和利用以及将其转化为基本燃料和化学品,对环境产生了严重影响,导致全球变暖和气候变化。此外,化石燃料是有限的资源,很快就会短缺。因此,研究工作越来越侧重于开发化学品和燃料生产的可持续替代品。在这种情况下,依赖微生物的生物过程引起了特别的兴趣。例如,产乙酸菌使用 Wood-Ljungdahl 途径以单碳 C1 气体(CO 2 和 CO)作为唯一碳源生长,并产生有价值的产品,如醋酸盐或乙醇。因此,这些自养生物可用于大规模发酵过程,从丰富的温室气体中生产工业相关化学品。此外,最近已经开发出遗传工具,通过合成生物学方法改进这些底盘生物。本综述将重点介绍遗传和代谢改造产乙酸菌的挑战。它将首先讨论这些生物体中成功进行 DNA 转移的物理和生化障碍。然后将介绍目前为几种产乙酸菌开发的遗传工具,这些工具对于菌株工程巩固和扩大其产品目录至关重要。最后将介绍用于代谢工程目的的最新工具应用,这些工具允许重新定向代谢通量或生产非天然化合物。
结果:根据铁死亡 mRNA 表达谱,将分子亚型分为两种(C1 和 C2),临床结果各异。C1 亚型表现出更高的基质评分、免疫细胞评分(T 辅助细胞、Treg、中性粒细胞)和免疫功能(APC 共抑制、副炎症和 II 型 IFN 反应)。C1 中免疫检查点(如 PDCD1)的 mRNA 表达水平高于 C2。发现可用于治疗卵巢癌的潜在小分子药物(PI3K 和 mTOR 抑制剂)。C1 对八种化疗药物(A.443654、AZD.0530、AZD6482、AZD7762、AZD8055、BAY.61.3606、比卡鲁胺和 CGP.60474)更敏感。开发了15-铁死亡相关mRNA标记,可以稳健且独立地预测结果。此外,还建立了结合标记和年龄的列线图,可以直观准确地预测5年总生存概率。
